Tillväxten av e-handel under de senaste två åren har fått återförsäljare att utvärdera onlinekundupplevelsen. Undvik förlorad försäljning och arbeta för att minska faktorer som leder till att vagnen överges, vilket har nått en svindlande andel på 70 %– har blivit en högsta prioritet för e-handelshandlare. Faktum är att 2020, 73 % av globala onlineföretag nämnde att vagnen övergavs som ett problem.
Användningen av mobil e-handel har sett en stadig ökning och förväntas växa ytterligare 15,2 % i år. Men mobilshopping har unika svårigheter när det gäller att lämna vagnen. Till exempel, begränsat utrymme på en smartphone kräver att återförsäljare tillhandahåller relevanta och personliga produktresultat för att minska tiden som ägnas åt att rulla och söka efter en produkt, vilket i slutändan minskar förlorad försäljning.
En återförsäljare kan använda bildlikhetsteknik för att ge konsumenter relevanta produktrekommendationer. Programvaran genererar rekommendationer baserade på mönster som identifieras av artificiell intelligens mellan bilder. Genom att använda bildlikhetsteknik kan återförsäljare förbättra och påverka shoppingupplevelsen, från det ögonblick som konsumenter börjar surfa till det ögonblick de checkar ut.
Ge merförsäljningsmöjligheter på köparnas önskelistor
Att skapa en inköpslista är ett av de första stegen i köpprocessen. En konsument inser ett behov eller önskemål om en produkt, men kanske inte är redo att köpa den ännu. Återförsäljare kan använda magikerlikhet för att påverka shoppare att göra ett köp inspirerat av deras önskelistor.
Med e-handel som står för 46 % av all klädförsäljning är i synnerhet detta detaljhandelssegment mycket dynamiskt. Detta beror på varornas säsongsvariation, kundernas unika modesmak och den ständigt föränderliga definitionen av vad som är moderiktigt och i stil.
Med hjälp av bildlikhet, om en shoppare lägger till blå sportleggings till sin “favoriter”-lista, kan den artificiella intelligensen visa träningstillbehör och en t-shirt i motsvarande färg, vilket gör det till ett perfekt tillfälle att öka försäljningen.
Rekommendera liknande produkter på artikelwebbsidor.
När en köpare uttrycker intresse för ett föremål, dirigerar programvaran dem till din unika webbsida. Där kan de hitta mer information om en produkt, till exempel storlek och passform, och se bilder och videor. I genomsnitt finns det ca åtta bilder på klädproduktsidor föremål.
Ofta placerar återförsäljare ytterligare produkter under originalvaran baserat på en mängd olika rekommendationsstrategier. Dessa rekommendationer kan beräknas med hjälp av bildlikhet för att förbättra effektiviteten.
Till exempel kan en kund få förslag på en skjorta som den som de först valde, men till slut inte köpte, vad gäller tyg, material eller färg. Detta hjälper shoppare att hitta sina perfekta produkter snabbare och minskar sannolikheten att de överger en webbplats.
Motverka problem med slut i lager
När en kund har bestämt sig för att göra ett köp är nästa steg att lägga det i sin kundvagn online och gå vidare till kassan. De kommer inte att möta några distraktioner i en idealisk värld som kan få dem att överge ett köp. Vi vet dock att detta inte är en perfekt strategi. En kund kan öppna en ny flik eller gå bort från sin enhet. Som ett resultat finns det en risk att en kund återvänder till sin varukorg endast för att hitta varan som är slut i lager.
För att motverka hotet om förlorad försäljning bör återförsäljare använda bildlikhet för att visa alternativa produkter som visuellt liknar varan som inte finns i lager. Återförsäljare kan sedan definiera filtreringskriterier genom artificiell intelligens som bäst passar kundens behov. De kan till exempel se till att varorna som visas är tillgängliga i klädstorleken och färgen för den slutna produkten.
Minska att vagnen överges genom att förstå shopparens vanor
När e-handelsanvändningen ökar kan återförsäljare förbättra shopperupplevelsen från första klicket till köpstället. Dessutom förväntar sig köpare nu denna ökning av servicen.
Genom att använda bildlikhet kan återförsäljare bättre förstå shopparens vanor för att informera framtida handelsbeslut, uppnå högre försäljning, minska antalet övergivna vagnar och minska antalet returer. Dessa fördelar kommer att förbättra kundrelationerna, både idag och i framtiden.
GK Software är specialiserat på mjukvara och tjänster för drift av butiker som ägs av stora detaljhandelsföretag.
